DeepSeek V4 나왔는데, 진짜 GPT-5 대항마일까? — 출시 정보 총정리
DeepSeek V4 나왔는데, 진짜 GPT-5 대항마일까? — 출시 정보 총정리
2026년 3월 11일 · AI 트렌드 분석
DeepSeek이 또 한 건 했어요. V4를 내놓았거든요.
1조 개 파라미터에 멀티모달까지 된다고 해요. 숫자만 보면 확실히 엄청나요.
근데 벤치마크가 전부 자체 발표예요. 독립 검증은 아직 없고요.
그래서 기대 반 의심 반으로 정리해 봤어요. 뭐가 달라졌는지, 지금 써도 될지요.
– 출시일: 2026년 3월 3일 (추정)
– 파라미터: 약 1조 개 (MoE 방식, 활성 32B)
– 컨텍스트: 100만 토큰
– 멀티모달: 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오
– 가격: 미정 (오픈소스 공개 예정)
– 독립 벤치마크: 미발표 (2026년 3월 11일 기준)
핵심 변경점 — V3에서 뭐가 달라졌나
1. 파라미터가 확 늘었어요
V3가 671B였는데 V4는 1조 개예요. 거의 1.5배 커졌어요.
다만 MoE(Mixture of Experts) 구조라서요. 실제 활성 파라미터는 32B예요.
전체 1조 개 중 필요한 전문가만 활성화해요. 그래서 추론 비용이 파라미터 수 대비 낮아요.
2. 멀티모달을 지원해요
텍스트만 되던 V3와 달라요. V4는 이미지, 비디오, 오디오까지 처리해요.
이제 GPT-5나 Gemini 3처럼 입력이 자유로워요. 사진 찍어서 물어보기 같은 것도 된다는 거예요.
다만 멀티모달 성능은 아직 검증 전이에요. 텍스트 외 모달리티는 추가 평가가 필요해요.
3. 컨텍스트가 100만 토큰이에요
V3의 128K에서 100만 토큰으로 늘었어요. 거의 8배가 커진 거예요.
긴 문서 분석에 유리해요. 논문 여러 편을 한번에 넣을 수 있거든요.
Engram Conditional Memory라는 기술을 썼대요. 긴 맥락에서도 정보를 잃지 않는 구조라고 해요.
4. 메모리 효율이 40% 좋아졌어요
MODEL1 아키텍처로 KV 캐시를 계층화했어요. 메모리 사용량을 40% 줄였다고 해요.
이건 서버 운영 비용이랑 직결돼요. 같은 하드웨어로 더 많은 요청을 처리할 수 있어요.
5. 추론 속도가 1.8배 빨라졌어요
FP8 디코딩을 적용했다고 해요. 기존 대비 1.8배 빠른 응답이 가능하대요.
다만 이것도 자체 측정 수치예요. 실제 환경에서는 다를 수 있어요.
6. 코딩 성능이 눈에 띄어요
자체 벤치마크에서 코딩 점수가 높았어요. HumanEval 90%, SWE-bench 80% 이상이라고요.
Codeforces에서도 51.6%를 기록했대요. GPT-4o의 23.6%보다 두 배 이상 높은 수치예요.
이 부분은 독립 검증이 나오면 꽤 의미 있을 거예요.
전 vs 후 비교
| 항목 | DeepSeek V3 | DeepSeek V4 |
|---|---|---|
| 파라미터 | 671B | ~1T (활성 32B) |
| 모달리티 | 텍스트만 | 텍스트+이미지+비디오+오디오 |
| 컨텍스트 | 128K 토큰 | 1M 토큰 |
| 메모리 효율 | 기준 | 40% 절감 |
| 추론 속도 | 기준 | 1.8배 향상 (자체 발표) |
| 코딩 (HumanEval) | 65% | 90% (자체 발표) |
| 하드웨어 | NVIDIA | 화웨이+캠브리콘 호환 |
다른 모델과 비교하면?
자체 벤치마크 기준으로 간단히 비교해봤어요. 독립 검증이 없어서 참고용으로만 보세요.
| 항목 | DeepSeek V4 | GPT-5.4 | Claude Sonnet 4.6 | Gemini 3.1 Pro |
|---|---|---|---|---|
| 파라미터 | ~1T | 비공개 | 비공개 | 비공개 |
| 컨텍스트 | 1M | 1M | 200K | 2M |
| 멀티모달 | 지원 | 지원 | 지원 | 지원 |
| 오픈소스 | 예정 | 비공개 | 비공개 | 비공개 |
| 가격 | 미정 (저렴 예상) | 유료 | 유료 | 유료 |
| 독립 벤치마크 | 미발표 | 있음 | 있음 | 있음 |
DeepSeek V4의 가장 큰 차별점은 오픈소스예요. 다른 모델은 전부 클로즈드 소스거든요.
가격도 아마 가장 저렴할 거예요. V3 때도 가격 경쟁력이 핵심이었으니까요.
벤치마크 — 여기가 문제예요
솔직히 여기서 좀 걸려요. 벤치마크가 전부 자체 발표거든요.
숫자만 보면 인상적이에요. HumanEval 90%, SWE-bench 80% 이상이니까요.
HELM이나 Chatbot Arena 독립 평가는 아직이에요. 2026년 3월 11일 기준으로 커뮤니티 평가가 진행 중이에요.
이전에도 자체 벤치마크와 독립 평가가 달랐어요. 자체 점수가 높아도 실사용에서 다른 경우가 많았거든요.
특히 한국어 성능은 아예 데이터가 없어요. V3도 한국어는 아쉬웠다는 평이 많았어요.
독립 벤치마크가 나온 뒤에 판단해도 늦지 않아요.
실제 체감 — 어디서 써볼 수 있나
아직 공식 API가 오픈되지 않았어요. 웹 데모만 제한적으로 사용 가능한 상태예요.
커뮤니티에서 올라오는 후기를 보면요. 코딩 작업에서는 확실히 V3보다 나아졌다는 평이 있어요.
긴 문맥 처리도 좋아졌다고 해요. 100만 토큰이 실제로 작동하는지는 더 봐야 하고요.
반면 창의적 글쓰기에서는 아직 아쉽다는 의견도 있어요. ChatGPT나 Claude에 비하면 문체가 딱딱하다는 거예요.
누구에게 의미 있나
오픈소스 LLM에 관심 있는 개발자: 1조 파라미터 모델을 오픈소스로 쓸 수 있어요. 로컬 환경에서 커스터마이징이 가능하다는 뜻이에요.
비용이 중요한 팀: 활성 파라미터가 32B라 추론 비용이 낮아요. V3 때도 가격 대비 성능이 핵심 강점이었어요.
중국 시장 기반 서비스를 만드는 분: 화웨이, 캠브리콘 칩에 최적화돼 있어요. 미국 GPU 수출 제한과 무관하게 쓸 수 있어요.
안정성이 중요한 프로덕션 환경: 아직은 이른 편이에요. 독립 벤치마크와 커뮤니티 검증을 기다리세요.
DeepSeek이 여기까지 온 과정
DeepSeek이 갑자기 나온 건 아니에요. V1부터 꾸준히 성장해왔거든요.
| 버전 | 출시 시기 | 주요 특징 |
|---|---|---|
| V1 | 2024년 초 | 첫 공개, 기본 LLM |
| V2 | 2024년 중 | MoE 구조 도입, 비용 절감 |
| V3 | 2025년 초 | 671B 파라미터, 코딩 강화 |
| V4 | 2026년 3월 | 1T 파라미터, 멀티모달 |
매번 한 단계씩 크게 올라왔어요. 특히 V2에서 MoE를 도입한 게 전환점이었어요.
V3 때는 가격 대비 성능으로 주목받았고요. GPT-4 수준을 10분의 1 가격에 제공했거든요.
V4는 여기서 한 발 더 나간 거예요. 멀티모달과 100만 토큰까지 추가했으니까요.
중국 AI 업계에서 가장 주목받는 회사 중 하나예요. 미국 GPU 제재 속에서도 성과를 내고 있어서요.
주의할 점
자체 벤치마크만 보고 도입하면 위험해요. 독립 평가가 나올 때까지는 테스트 용도로만 쓰세요.
한국어 성능은 기대를 낮추는 게 좋아요. V4도 중국어와 영어 최적화가 우선이거든요.
오픈소스 공개 시점도 아직 미정이에요. 모델 가중치가 나와야 로컬에서 돌릴 수 있어요.
1조 파라미터 모델이라 일반 PC에서는 어려워요. 양자화 버전이 나와야 로컬 사용이 가능할 거예요.
FAQ
Q. DeepSeek V4는 무료로 쓸 수 있나요?
오픈소스로 공개될 예정이에요. API 가격은 아직 확정 전이에요.
Q. GPT-5보다 좋은 건가요?
자체 벤치마크 기준으로는 일부 항목에서 앞서요. 독립 평가가 없어서 단정하기 어려워요.
Q. 한국어도 잘 되나요?
중국어와 영어에 최적화돼 있어요. 한국어 성능은 아직 검증 전이에요.
Q. V3 쓰고 있는데 V4로 바꿔야 하나요?
독립 벤치마크가 나온 뒤에 판단해도 늦지 않아요. 지금은 관망이 나아요.
Q. 로컬에서 돌릴 수 있나요?
1조 파라미터라 일반 PC에서는 어려워요. 양자화 버전이 나와야 해요.
Q. MoE 구조가 뭔가요?
Mixture of Experts의 약자예요. 전체 파라미터 중 일부 전문가만 활성화하는 방식이에요. 효율이 좋아요.
Q. 언제쯤 독립 벤치마크가 나올까요?
보통 출시 후 2~4주 안에 나와요. 3월 말쯤 결과가 나올 가능성이 높아요.
마무리
DeepSeek V4는 스펙만 보면 확실히 눈에 띄어요. 1조 파라미터, 멀티모달, 100만 토큰이요.
근데 벤치마크가 자체 발표뿐이라 조심스러워요. 숫자가 인상적이어도 검증이 먼저예요.
오픈소스라는 점은 확실한 강점이에요. 가격 대비 성능이 증명되면 꽤 쓸만해질 거예요.
V4가 진짜 게임 체인저가 될지는 벤치마크에 달렸어요. 독립 평가 결과가 나오면 다시 상세하게 정리할게요.
독립 벤치마크가 나오면 업데이트할게요. 블로그 구독해두면 놓치지 않아요.
이 글은 2026년 3월 11일에 작성됐어요. 벤치마크와 가격은 수시로 바뀔 수 있어요.
GoCodeLab에서는 AI 도구를 직접 써보고 솔직하게 알려드려요. 다른 AI 소식이 궁금하면 블로그를 구독해주세요.
관련 글: GPT-5.4 뭐가 달라졌을까? · Gemini vs Claude vs ChatGPT 비교 · 에이전틱 AI가 뭔데?